respostas = read_csv(here::here("data/respostas-merepresenta-2016.csv"),
col_types = cols(.default = col_character(),
nota_partido = col_integer(),
votos_recebidos = col_integer()))
# A versão long (em vez de wide) dos dados facilita muito pro ggplot:
respostas_long =
respostas %>%
gather(key = "tema",
value = "resposta",
10:23)Os dados sendo analisados neste documento foram retirados do ‘Quem Me Representa?’ em 2016. Na coleta de dados 890 candidatos de 244 cidades e 24 estados do Brasil se posicionaram a respeito dos seguintes temas:
kable(names(respostas)[10:23]) %>%
kable_styling(c("striped", "hover"))| x |
|---|
| Adoção por famílias LGBTs |
| Respeito à identidade de gênero de pessoas trans |
| Cota para mulheres no legislativo |
| Igualdade de gênero e raça nas escolas |
| Ações afirmativas raciais |
| Estado Laico |
| Combate à violência contra mulher |
| Descriminalização do aborto |
| Criminalização da LGBTfobia |
| Desmilitarização da polícia |
| Desapropriação por interesse social |
| Defesa do meio ambiente |
| Orçamento participativo |
| Transparência |
A partir dessa base de dados irei responder algumas perguntas que se encontram nas sessões a seguir.
É bastante comum que candidatos que fazem parte de partidos religiosos sejam radicais em ideias e tentem implantar no governo ideologias e dogmas daquela religião. Será que isso acontece com os partidos cristãos do Brasil? A nossa base de dados apresenta alguns dados que podem nos ajudar a responder essa questão.
Os partidos selecionados para esta análise foram o PRB (Partido Republicano Brasileiro), PSC (Partido Social Cristão), PHS (Partido Humanista da Solidariedade) e PSDC (Partido Social Democrata Cristão). Destes, o PSC e o PSDC são os mais radicais no critério do cristianismo.
Para realizar a análise, filtrei da base de dados os candidatos que pertencem a um dos 4 partidos. O que resultou na quantidade abaixo de candidatos:
table_cristao = respostas %>% mutate(`É associado a partido cristão` = sigla_partido %in% c("PRB", "PSC", "PHS", "PSDC"))
nrow(table_cristao %>% filter(`É associado a partido cristão` == TRUE))## [1] 25Agora, dentre estes candidatos, podemos calcular a proporção que apoia o estado laico. Contudo, é necessário também ter um parâmetro para reconhecer se esta proporção é alta ou baixa. Por isso, dividi o conjunto de dados em associados a partidos cristãos (TRUE) e não associados a partidos cristãos (FALSE) e calculei para ambos.
table_cristao = respostas %>% mutate(`É associado a partido cristão` = sigla_partido %in% c("PRB", "PSC", "PHS", "PSDC"))
summary_cristao = table_cristao %>%
group_by(`É associado a partido cristão`) %>%
summarize(`Apoio ao estado laico (Proporção)` = sum(`Estado Laico` == "S") / n())
kable(summary_cristao) %>%
kable_styling(c("striped", "hover"))| É associado a partido cristão | Apoio ao estado laico (Proporção) |
|---|---|
| FALSE | 0.7576127 |
| TRUE | 0.4800000 |
Conclusão: A proporção de candidatos associados a partidos cristãos que apoiam o estado laico é baixa (48%) se comparado aos candidatos dos demais partidos (75,76%). O ato de se associar a um partido cristão já revela o posicionamento de crença do candidato, então, é esperado que esses candidatos de certa forma tentem impor suas crenças para o estado com muito mais fervor do que os outros candidatos.
Em detrimento das diferentes características e intensidades no apoio de algumas políticas e agora que já sabemos que esses candidatos tendem a ser menos tolerantes na relação estado, sociedade e religião, me pergunto se realmente o que foi citado no começo da sessão anterior a respeito do PSC e PSDC é verdadeiro. Por isso iremos trabalhar em cima da pergunta “quanto cada partido individualmente tende a ser a favor do estado laico?”.
filtered_cristaos = table_cristao %>% filter(`É associado a partido cristão` == TRUE)
p = ggplot(filtered_cristaos %>%
group_by(sigla_partido) %>%
summarize(`Quantidade de Candidatos`=n(), `Quantidade que não apoia o estado laico` = sum(`Estado Laico` == "N")), aes(x=sigla_partido, y=`Quantidade que não apoia o estado laico`)) +
geom_bar(stat="identity") + labs(title = "Rejeição ao estado laico por partido", x = "Sigla do Partido")
ggplotly(p)Portanto, o partido que mais apresentou candidatos que não apoiam o estado laico foi o PSC. Veja como isso fica em proporção:
kable(arrange(filtered_cristaos %>% filter(`É associado a partido cristão` == TRUE) %>% group_by(sigla_partido) %>% summarize(`Quantidade de Candidatos` = n(), `Proporção que não apoia o estado laico` = sum(`Estado Laico` == "N") / n()), -`Proporção que não apoia o estado laico`)) %>%
kable_styling(c("striped", "hover"))| sigla_partido | Quantidade de Candidatos | Proporção que não apoia o estado laico |
|---|---|---|
| PSC | 4 | 1.0 |
| PSDC | 5 | 0.6 |
| PRB | 6 | 0.5 |
| PHS | 10 | 0.3 |
Conclusão: Todos os representantes do PSC são contra o estado laico, o que é confirmado de acordo com a ideologia do partido. Leia este trecho retirado da página do Wikipedia do PSC: “A denominação social-cristão vem da crença dos partidários de que o Cristianismo, mais do que uma religião, é um estado de espírito que não segrega e não exclui, além de servir de base para que as pessoas tomem decisões de forma racional”. Dos 4 é o partido com as ideias mais radicais. Enquanto o PHS é o partido com ideologias menos radicais, pois foi fundado por um padre para ser um partido voltado para solidariedade e não necessariamente para o cristianismo.
Para responder a esta pergunta, plotei a distribuição de candidatos por estado que são contra ou a favor dessa questão.
p3 = ggplot(respostas %>% group_by(sigla_estado), aes(x=sigla_estado, y=respostas$`Igualdade de gênero e raça nas escolas`, Nome = nome_urna)) + geom_point(position = position_jitter(width=0.0, height=0.3), size = 0.9) + labs(title="Dispersão de respostas sobre a Igualdade de gênero e raça nas escolas por estado", x="Sigla do Estado", y="Resposta do tema")
ggplotly(p3)Podemos perceber que há uma grande concentração de candidatos a favor do tema. Os estados que mais apresentam candidatos contra são: MG, RJ e SP, mas estes são estados com muitos candidatos, proporcionalmente as coisas devem mudar. O gráfico de barras abaixo responde a essa pergunta:
p2 = ggplot(respostas %>% group_by(sigla_estado) %>% summarize(proporcao_respeita = sum(`Igualdade de gênero e raça nas escolas` == "N") / n()), aes(x=sigla_estado, y=proporcao_respeita)) + geom_bar(stat="identity") + coord_flip() + labs(title="Proporção de reijeição ao tema Igualdade de gênero e raça nas escolas por estado", x="Sigla do Estado", y="Proporção de candidatos que não apoiam o tema")
ggplotly(p2)Conclusão: Alagoas é o estado que menos apoia o tema. Mesmo assim, não é uma grande diferença para os outros estados.
Como Alagoas é o estado com maior proporção de candidatos que apoiam o tema da sessão anterior, é de se esperar que eles também apoiem menos causas relacionadas à mulher, como o combate à violência contra a mulher. Será isso verdade?
summary_al = respostas %>%
group_by(sigla_estado) %>%
summarize(`Quantidade de Candidatos`= n(), `Reijeição ao combate à violência contra a mulher (Proporção)` = sum(`Combate à violência contra mulher` == "N") / n())
kable(summary_al) %>%
kable_styling(c("striped", "hover"))| sigla_estado | Quantidade de Candidatos | Reijeição ao combate à violência contra a mulher (Proporção) |
|---|---|---|
| AL | 4 | 0.0000000 |
| AM | 6 | 0.3333333 |
| AP | 1 | 0.0000000 |
| BA | 26 | 0.1923077 |
| CE | 8 | 0.1250000 |
| ES | 11 | 0.0909091 |
| GO | 10 | 0.1000000 |
| MA | 2 | 0.0000000 |
| MG | 99 | 0.1111111 |
| MS | 5 | 0.0000000 |
| MT | 1 | 0.0000000 |
| PA | 5 | 0.2000000 |
| PB | 9 | 0.1111111 |
| PE | 49 | 0.1020408 |
| PI | 5 | 0.0000000 |
| PR | 40 | 0.0750000 |
| RJ | 88 | 0.1022727 |
| RN | 8 | 0.0000000 |
| RR | 1 | 0.0000000 |
| RS | 91 | 0.0659341 |
| SC | 29 | 0.0344828 |
| SE | 3 | 0.0000000 |
| SP | 341 | 0.0791789 |
| TO | 4 | 0.0000000 |
Conclusão: Pela tabela podemos notar que todos os candidatos de Alagoas são a favor do tema. Portanto, não é verdade que os candidatos de Alagoas tendem a votar menos no tema.